如何建立公司財務分析資料庫及財務分析模型？

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關於製造企業，建立公司財務分析資料庫及財務分析模型？

剛剛接手公司財務工作的時候，我就有個想法：把財務部門變成公司的數據中心。

因為我發現，財務部門彙集了幾乎公司內外所有的數據：每項業務活動只要涉及到錢的進出，都會在財務賬上留下記錄。如果把這些數據匯總起來，就會比較清楚的知道公司整體的運營情況，因此就有了建立財務部門資料庫的想法。

（1）資料庫工具

曾經想過使用MySQL，但是跟技術部門溝通下來了解到，首先公司目前數據量不大，沒必要用這麼高大上的工具；其次，也是最主要的，我不懂資料庫語言（非計算機專業，但非常想學），需要技術部門抽調人手幫我實施，但目前人手不夠。

所以現在用幾張Excel就能滿足我的需求。

（2）收集數據

這是建立資料庫的前提，最根本也是最基礎的工作。收集數據之前，要弄清楚「希望解決什麼問題」，然後才能有針對性的收據數據。

最初我只有一個比較小的想法，我很想知道某些報銷費用（比如差旅費、車費等等）是怎麼產生的。一般來說，業務人員把報銷單提交到財務部門，財務只要看到有領導簽字，那麼這筆錢就給報掉，幾乎是不問原因的。有人說，領導都簽字了，難道還不給報銷？我的回答是，報銷是可以的，但是這筆費用的來龍去脈要告訴我。比如差旅費，什麼時間，去了哪裡，做了什麼事情，有什麼結果，什麼交通工具，幾點的交通工具，住的什麼酒店，什麼時間住的等等，整個差旅的行蹤所有的事情都要一一記錄。

那麼問題來了，第一，有的業務人員不會配合提供這麼詳細的信息；第二，了解這麼清楚做什麼用？

當時我只是一股腦的把數據收集全，追求完整的數據鏈，但是沒有想清楚怎麼使用這些數據，即不知道「解決什麼問題」，所以就覺得所有的數據都很重要，覺得數據越全越好。後來發現，有些數據可能是沒有用處的，我在表裡面也刪掉一些不容易收集、作用也不大的欄位。

這是我在收集數據這個過程中的經歷，坑很多，提醒後人注意，不要像我這樣做了很多無用功。因此，收集數據之前，一定要想清楚「想要解決的問題是什麼」，然後有針對性的收集數據。

（3）打標籤、分類

數據在收集的同時，應該劃分好類別，分別存儲。如果一開始不分類，後面查找就比較困難。

我是按照報表中的科目名稱分類，一般就是損益表，比如收入、成本、費用等。這是大類，在每個大類下面再劃分具體的欄位，比如收入裡面，再設置產品、價格、業務量、客戶、區域等。這就像一本存摺，一個單獨的存摺就是一個小型資料庫，存摺裡面的欄位就是分類和存儲的依據。

打標籤的意思是，對某些數據進行備註。有的數據的發生可能是意外或者是某個特殊情況，那麼這個數據就需要特別標註。比如平常每個月的銷售額是500萬，但是有一個月某一天的銷售額就達到200萬，這就要把這個數據標註，弄清楚是什麼原因引起的，如果是特殊情況，那麼以後做預算或分析的時候，應該考慮是否把這樣的數據排除。

（4）建立數據分析模型

一說到模型，或許覺得高大上，其實在我看來無非就是幾張表而已。

數據分析模型，就是把以往的經驗、指令規則化，當你輸入一個條件時，模型會自動返回最合理的結果。

舉個例子，大家手機上都有地圖APP吧。這就是一個大的資料庫應用，當你輸入起始點，同時加上「步行最少」的條件時，它會自動返回一個滿足這個條件的路線。

我做的模型中，自己覺得還挺好用的是「簡易業績預測模型」，我給它取了個名字叫「算盤」，因為比較簡單，用來粗略預估每個月損益情況。這裡的簡單是說功能簡單，但是這個模型在製作的時候可很不簡單啊，花費了好長時間，要把所有的收入、成本、費用要素設置好條件，達到這樣的效果：輸入每個月的業務量，自動返回預計利潤。這個模型給我們老闆用，他可以用來設置每個月的業績指標，看看是否能達到盈利要求。我會把需要手工輸入的地方用黃顏色標註，然後告訴他，只需要填這些地方就行，剩下的系統自動返回。這個模型最靈活的地方在於，當這個月實際發生後，可以把實際的數據填進去，生成實際的結果，同時又不影響未來的數據預測。

除此之外，做了預算稽核模型，取名叫「快刀」，因為這個模型需要人工輸入很多數據，比較雜亂，但是一旦輸入完成會瞬間完成統計、分類和比較，乾乾淨淨、清清楚楚，有種「快刀斬亂麻」的感覺。這個模型是用來比較預算數與實際數差異的，當把實際的數據輸進去後，可以自動把數據歸屬到各個部門，同時給出實際值與預算值絕對差額與相對差額的比較。

我還幫我們部門小姑娘做了一個收款記賬模型。由於我們是互聯網金融公司，每天都有大量的客戶還款，苦逼的是我們沒有代收付系統（當時還沒上線），只能手工統計每個客戶的還款情況，還要區分這筆款還進來後，是還的本金，還是利息。為了減輕大家的工作量，耗費數月完成收款記賬模型，取名為「颶風」，是一個非常強大的系統。小姑娘只需要輸入客戶的還款金額，自動生成本金、利息、違約金數據。同時從這個模型中延伸出各個小的模型，可以幫助風控部門、運營部門生成他們要求的表格數據。此刻我才真正感覺到財務部門真的變成了數據中心，不是那個只會報銷的部門了。

做這麼多模型，還有個原因，我這個人非常喜歡簡潔、直接，任何重複性的工作、手工操作的工作，我都希望自動化、智能化。財務部門不能再像以前那樣簡單處理個數據就OK了，好多工作都能自動化，不需要那麼多人力。這也是為什麼我一直呼籲身邊的財務趕緊轉型，往管理方向發展。

關於財務分析，我一般是先想好做哪些方面的分析，要解決什麼樣的問題，然後從「颶風」等模型裡面取數據，生成圖表，對我的問題進行說明。我寫的財務分析報告分幾個不同的模塊，不同模塊用到的數據源是不同的，為了方面，我把幾個模塊常用的數據模型化，放在一張表裡面，我做分析的時候，調整一下幾個模塊的數據就OK了。

財務分析模型，我理解下來應該不是一個模型，而是若干個模型的結合。

明天受邀參加「中國大數據和人工智慧技術大會」，我其實不是學技術的，不懂這些高科技的東西，但是對於他們的應用非常感興趣，我覺得未來這些科技將會極大地提升我們的工作效率和生活質量。

面談兩萬，實施十萬。作業的話一萬。

看你要分析什麼：

分析產品盈利能力？

分析經營質量？

監控風險預警指標？

分析的維度不同，提煉的信息自然不同，對於決策支持就不同了，先看目的。

個人淺見：沒必要單獨建立一個資料庫，應該依託公司整個信息化系統，根據財務分析需求從系統後台抓取數據，建立財務分析模塊或模型。

一個不與生產、銷售、人力等連接的財務分析工具，很難分析出個東西來的。

基礎數據應該是一致的，應用的主要方向根據財務工作和公司戰略的各個方面進行調整。首先保證基礎數據易提取.完整.準確。然後再進行部門協調數據交接和加深對市場的理解。最後才能加工數據並使用。總的來講還是要對公司業務.行業情況等等要有一定的認識，模型對這個理解有促進作用。

製造類企業，有專門模板；

然，也要考慮企業自身特色。

謝邀，可能是我有一段時間沒接觸數據了，一時間沒看懂題主的意思。。。所以只能「摸爬滾打」試著回答啦，要是覺得回答不對，那就看看笑話吧。

「建立公司財務分析資料庫」

從我本人的經歷來回答吧，只要找到這個企業所含的數據，就可以建立資料庫，首先你需要確定建立什麼table，一個table裡面有什麼primary key，舉個栗子：保險公司的table可以是銷售員，客戶，然後銷售員table裡面的primary key可以是銷售員ID，客戶就是客戶ID，銷售員裡面的attribute可以是銷售收入，提成。。。財務分析也需要從公司的資料庫裡面取數據，比如製造生產了多少件（成本），銷售table裡面所記錄的銷售利潤總和是多少，通過SQL去分析數據。

「財務分析模型」

資料庫本身是不具備分析能力的，只能通過其他軟體鏈接到資料庫導出再分析。不知道樓主的意思是不是建立每個月都同樣的財務數據分析，如果是，可以通過很多分析軟體比如SSRS去生成每個月的報告。所有的工作，到最後最麻煩就是把代碼輸入到SSRS裡面，然後每個月就可以實現自動化啦。